Digital Success | Erfolgreich den Wandel meistern

Heiko Löffler
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  • Business
  • Updated Biweekly

Tauche mit mir ein in die Welt erfolgreicher Digitalisierungs- und Innovationsprojekte. In jeder Folge erkunde ich wirksame Methoden, echte Erfahrungen sowie die Herausforderungen und Chancen der digitalen Transformation. Meine Gäste sind Experten mit verschiedensten Hintergründen, die ihre Erkenntnisse und Strategien für den Erfolg teilen. Von Projektmanagement über Technologie-Adoption, Kulturwandel bis hin zu datengesteuerter Entscheidungsfindung: Dieser Podcast ist dein Leitfaden, um den Wandel erfolgreich zu meistern!

  1. 1d ago

    #94 KI greift an, KI verteidigt: Was Unternehmen jetzt wirklich wissen müssen, mit Dr. Sven Niedner, Mitgründer @ Cyberlope​

    In dieser Folge spreche ich mit Dr. Sven Niedner, Mitgründer von Cyberlope, einem europäischen Anbieter für Product Cybersecurity. Aufgenommen vor Ort in Lissabon. Sven ist Physiker, ehemals 7 Jahre Technologie-Strategie bei der Deutschen Telekom, danach IT-Leitung in mehreren Branchen, seit gut einem Jahrzehnt fokussiert auf Cybersicherheit.​ ​ Wir starten mit einem unbequemen Lagebild: Bevor wir über KI als Verteidiger reden, geht es um Fixed Basics. Viele Unternehmen kämpfen noch mit technischen Schulden aus der Vergangenheit. Auf diese ungelöste Hausaufgabe trifft jetzt KI-basierte Automatisierung. Angriffe, die früher Wochen dauerten, laufen mit Tools wie Claude Mythos in Stunden ab. Das klassische Freitag-15-Uhr-bis-Montag-9-Uhr-SOC-Modell ist faktisch tot.​ ​ Sven pointiert: „Wir haben es nicht geschafft, vor die Welle zu kommen.“ Und: KI ist mittlerweile Hygienefaktor in der Verteidigung, ohne hat man verloren, nur mit KI gewinnt man aber auch nicht. Autonome Response ist zweischneidig, kann selbst zum Risiko werden. Spannend auch sein Blick auf den Hackback, der wieder auf die Tagesordnung kommt.​ ​ Der eigentliche Hebel sitzt tiefer, bei den Produkten. Bei industriellen Steuergeräten kommen oft 95% des Codes aus fremden Bibliotheken und Open-Source-Komponenten. Sven erklärt an Log4j (Weihnachten 2022, ein halbes Jahr bis zur Kontrolle) und der XZ-Bibliothek (Social-Engineering durch staatliche Akteure), warum die SBOM kein Compliance-, sondern Überlebensthema ist.​ ​ Dann zur Regulatorik: NIS2 und Cyber Resilience Act. Svens Einordnung: kein Fluch, sondern Chance. Drei Pflichten aus dem CRA: Security by Design samt Risikobewertung, SBOM als Teil der technischen Dokumentation, garantierte Sicherheitsupdates über eine Support-Periode (im industriellen Umfeld 20-30 Jahre). Ab Ende 2027: kein CE-Kennzeichen ohne CRA-Konformität.​ ​ Svens Rat an Unternehmen, die jetzt starten: zwei Dinge sofort. Eine ehrliche Risikoanalyse pro Produkt aus Angreiferperspektive plus eine SBOM-Nullmessung. Und eine positive Botschaft: KI ist auch im Cyber-Bereich eine Chance, Start-ups bauen Werkzeuge, die Inhouse-Teams nie selbst entwickeln könnten. Wer Mut hat, Lösungen reinzuholen, gewinnt Geschwindigkeit zurück.​ ​ Vernetze dich:​ 👨 Dr. Sven Niedner auf LinkedIn​ 🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn​

    #94 KI greift an, KI verteidigt: Was Unternehmen jetzt wirklich wissen müssen, mit Dr. Sven Niedner, Mitgründer @ Cyberlope​

  2. 3d ago

    #93 Von Smart Factory zu AI-led Automation: Update 2.0, mit Marcus Vukitsevits, Director Operations Process Digitalization @ ZF Group​

    In dieser Folge spreche ich mit Marcus Vukitsevits, Director Operations Process Digitalization bei ZF Group, zum zweiten Mal, diesmal vor Ort am Atlantik in Lissabon auf dem AV Innovation Circle Event. Das erste Gespräch über die ZF Digital Manufacturing Platform (DMP) und die Digitalisierungsstrategie hat viele Reaktionen bekommen. Seitdem haben sich Technologie und Anwendung massiv bewegt, Grund genug für ein ehrliches Update.​ ​ Marcus’ Mannschaft folgt drei Leitsätzen: People First, Digitally Enabled, Competitive Factories. Das Herzstück bleibt die DMP, inzwischen in 120 Werken im Einsatz (vorher 90), mit über 15.000 Maschinen und 160 Mio. Signalen pro Tag (Stand Juli 2026). Die 100-Werke-Marke fiel im Dezember, u.a. gewürdigt mit dem ZF Excellence Award auf Konzernebene sowie drei weitere Divisionalen Excellence Award Gewinnern welche die DMP als Plattform nutzen sowie für das Pilotwerk Diepholz mit dem Factory Innovation Award 2026 Silver, Kategorie Digital Transformation. Nächster Schritt: DMP als Data Integration Hub im Sinne eines Unified Namespace.​ ​ Darauf sitzt die AI Strategy 2026+ mit drei parallelen Spuren: AI for Everyone (Copilot Chat & Premium für einen Großteil der ca. 150.000 Mitarbeitende im Smarter@Work-Rahmen), Partnered Development (Fachbereiche bauen eigene Agents auf Wisdom AI und Copilot Studio) und Professional Development (Computer Vision, AI Bin Picking, Physical AI im Shopfloor).​ ​ Konkrete Beispiele: ein Copilot-Agent, der in wenigen Minuten Meeting-Minutes aus Präsentationen, Mails und Teams-Transcripts zieht, Repair Buddy als Brücke zwischen Mensch und Maschine, MyEdge Apps, mit denen Werke AI-Apps direkt auf der DMP entwickeln. Den Masseneffekt liefert Spur 1, den größten Business-Impact aktuell Spur 3.​ ​ Marcus ist klar: Die größte Bremse ist nicht die Technologie, sondern die Basis. Wer Datenmodell, Semantik und Datenbeziehungen nicht legt, baut PoCs auf Sand. AI gehört nicht in eine eigene Bubble, sondern holistisch in den Digital Core.​ ​ Marcus’ Rat: Status Quo der Daten ehrlich anschauen, Rahmen klären (Responsible & Trusted AI), keine PoCs nur weil sie fancy sind, und den stärksten Hebel nutzen: Werkleiter, die anderen Werkleitern peer-to-peer zeigen, was wirklich funktioniert.​ ​ Vernetze dich:​ 👨 Marcus Vukitsevits auf LinkedIn​: https://www.linkedin.com/in/mvukitsevits/ 🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn​: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/ #PeopleFirst#DigitallyEnabled#CompetitiveFactories

    #93 Von Smart Factory zu AI-led Automation: Update 2.0, mit Marcus Vukitsevits, Director Operations Process Digitalization @ ZF Group​

  3. Aug 12

    #92 30 Millionen Designs in 30 Minuten | Was KI in der Produktentwicklung möglich macht mit Dr. Uli Christian Blessing | ABC-Insights

    Was machen Eulen, Pinguine und Orcas im Entwicklungslabor eines Automotive-Zulieferers? Und wie wird daraus ein Lüfter, der 4 bis 5 dB leiser ist und 10 bis 15 % effizienter – bei einem Produkt, das seit Jahrzehnten optimiert wird? Darüber spreche ich mit Dr. Uli Christian Blessing, der bei Mahle in der Entwicklung an KI-getriebener Produktinnovation arbeitet. Uli ist Co-Autor unseres Buchs „Das ABC der Digitalisierung“; diese Folge ist Teil der ABC-Insights-Sonderserie. Die Folge hatten wir bereits Februar aufgenommen, aber der Sommer war super voll & daher kommt leider erst jetzt der Release. Das ändert aber gar nichts an der Sache, im Gegenteil: es ist umso relevanter! Uli ordnet nämlich die KI-Landschaft im Mittelstand sauber ein: Automation (Industrie 4.0) ist abgehakt, Digitalisierung verstanden, AI in der Produktentwicklung ist der größte ungenutzte Hebel – konkret in der Kombination aus prädiktiver und generativer KI, die Simulationszeiten von Wochen auf Sekunden drückt. Case 1 – Eulenlüfter (Plug-in-Hybrid-Kühlmodul, das nachts leise sein muss): Iterationszyklus von 4-6 Wochen auf 1,5-2 Tage. Drei Hebel: CAD über Blender (Gaming-Tool) per Prompting, 3D-Druck am Nachmittag, Akustikmessung am nächsten Tag. Plus 50-60 Hardware-Designs entlang bionischer Vorbilder (Eule, Hai, Fledermaus, Buckelwal – auch bewusst schlechte als Negativ-Beispiele). Ergebnis: 4-5 dB leiser, 60 % Schalldruckreduktion, 10-15 % Effizienz. Case 2 – Pinguin-Blower (Klimaanlagen-Lüfter im E-Auto): KI-Boost-Loop mit Partner Neural Concept. 1000 CFD-Simulationen als Trainingsbasis, danach 30 Millionen Designs in 30 Minuten. Klassische Experten erwarteten 0,5 % – herausgekommen sind 15 % Effizienz und 5 dB. Die beste Geometrie ähnelt einer Pinguin-Flosse. Ulis Lessons Learned: Datenqualität schlägt Datenmenge – lieber 1000 saubere Datensätze neu erzeugen als zehntausend unsaubere aus dem Archiv. Datenraum bewusst erweitern, auch durch absichtlich schlechte Designs. Offene Fehlerkultur: 10- bis 50-mal straucheln ist normal. Erfolgsteam: KI-Enthusiast + Domain-Experten + CFD-Simulant + externer Compute-Partner – klein, schlagkräftig, im Serienentwicklungsprozess eingebettet. Ulis Schlussbotschaft: Bei aller Sorge um China und die US-Hyperscaler – in Baden-Württemberg sitzt ein riesiger Domain-Datenschatz. Wer den mit moderner KI sauber kombiniert, muss sich nicht verstecken. Vernetze dich:  🧑 Uli Christian Blessing auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dr-ing-uli-christian-blessing-0ba88994/ 🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/

    #92 30 Millionen Designs in 30 Minuten | Was KI in der Produktentwicklung möglich macht mit Dr. Uli Christian Blessing | ABC-Insights

  4. Aug 11

    #91 Ventile, die mitdenken: Wie Bürkert mit Valve Insight datengetriebene Diagnose ohne Cloud und Zusatzsensorik baut, mit Josua Printz​

    Wie macht ein traditioneller Hersteller von Labor- und Analysegeräten (bspw. für PCR-Tests) seine Komponenten zu intelligenten Diagnosesystemen – ohne zusätzliche Sensorik, ohne proprietäre Cloud und auch noch Open Source? Darüber spreche ich mit Josua Printz, der bei Bürkert das Thema Valve Insight verantwortet. Josua ist Co-Autor unseres Buchs „Das ABC der Digitalisierung“; diese Folge ist Teil der ABC-Insights-Sonderserie.​ ​ Der Ausgangspunkt: In den Geräten der Bürkert-Kunden (Pharma, Lebensmittel, Labor- und Analytik wie PCR-Tests) sind oft 8 bis 12 kleine analoge Ventile verbaut. Zustandsüberwachung bisher nur über Zusatzsensorik pro Ventil – teuer, komplex und nachhaltigkeits-technisch ein Albtraum. Bürkerts Trick mit den patentierten Whisper-Valves: Während des Schaltens erzeugt der besondere Aktor eine charakteristische Stromkurve, die die ganze Diagnose enthält (ob das Ventil vollständig geschaltet hat, ob es verklebt oder blockiert ist, ob Schaltzeit und Konditionen passen).​ ​ Das Solution Design: ML-Modelle laufen on-edge auf bestehender Kundenelektronik – keine zusätzliche Platine pro Ventil, keine Cloud (viele Geräte haben gar kein Internet). Standard-Algorithmen (Umschalterkennung, Schaltzeit) sind vortrainiert; Advanced-Algorithmen können kundenspezifisch nachtrainiert werden. Den Umwelttechnikpreis 2025 des Landes Baden-Württemberg gab es genau dafür: weniger Ausschuss plus eingesparte Elektronik.​ ​ Bemerkenswert ist die Open-Source-Entscheidung: Die Algorithmen liegen auf GitHub – Bürkert verdient an der Ventiltechnik, nicht an Lizenzen. Plus: Bürkert ist in der Open Industry 4.0 Allianz, im VDMA-Fluid-AI-Projekt und unterstützt offene Standards wie die Verwaltungsschale. Bewusste Designentscheidung gegen Lock-in.​ ​ Die strategische These: Europäische Unternehmen können sich nicht mehr nur durch Qualität differenzieren. Es braucht Value Stacking – intelligente Services auf bestehender Hardware. Bei Bürkert heißt das: vom traditionellen Ventilhersteller zur Technologie- und Dienstleistungsmarke. Valve Insight ist nicht das eigene neue Geschäft, sondern Differenzierungshebel für das Kerngeschäft Whisper-Valves.​ ​ Vernetze dich: ​ 🧑 Josua Printz auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/josua-printz/ ​ 🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/​ https://github.com/Buerkert/ValveInsight ​ www.burkert.com/ValveInsight​

    #91 Ventile, die mitdenken: Wie Bürkert mit Valve Insight datengetriebene Diagnose ohne Cloud und Zusatzsensorik baut, mit Josua Printz​

  5. Aug 4

    #90 Der Organisations-Hyperscaler | Wie Unternehmen mit der KI-Welle wachsen statt gegen sie zu kämpfen, mit Dr. Ralf Belusa

    In dieser Folge spreche ich mit Dr. Ralf Belusa, Digital- und Transformations-Executive mit Stationen u.a. bei Hapag-Lloyd (144 Länder) und Speaker auf Digitalgipfel und Münchner Management Colloquium. Seine These: Hyperscaler kennt jeder als Nvidia, Google, Microsoft. Aber der entscheidende Hyperscaler der nächsten Jahre ist keine Technologie, sondern die eigene Organisation. Wir starten mit einem Realitätscheck: KI-Adoption läuft überall, aber viele Success Cases werden rosiger gemalt als sie sind. Dazu spürbare Transformations-Müdigkeit und eine neue Arbeitsverdichtung: Zwei Stunden hybrides Arbeiten mit Agenten fühlen sich an wie sechs. Gegenmittel: bewusst bildschirmfreie Zeiten zum Sortieren. Dann zum Kern: Was macht einen Organisations-Hyperscaler aus? Ralfs Anti-Pattern-Test ist einfach. Wenn Sätze fallen wie „Das können wir jetzt nicht machen, wir haben gerade Budget-Prozess / Jahresabschluss / Strategieworkshops“, bist du keiner. Hyperscaler integrieren Veränderung in den Flow, statt sie an Projektanträgen und Lenkungskreisen sterben zu lassen. Das Framework bauen wir Baustein für Baustein auf: To-dos je Abteilung sammeln und auf Zeitschienen clustern, Outcome-Fragen stellen („Warum machen wir das?", denn Ziele sind erschreckend oft schlampig gesetzt), Rhythmen etablieren (Woche für Hypercare, Monat fürs Meiste, 90 Tage für den Rest), Kontinuität halten. Ralfs Warnung: „Sobald die Kontinuität wegbricht, seid ihr raus." Zwei Prinzipien stechen heraus. Erstens: Es muss einfacher sein als das, was heute läuft, sonst ist es das Falsche. Mehr schaffen mit weniger Arbeit, keine Dashboard- und Reporting-Friedhöfe. Zweitens: Kultur, Lernen und Framework laufen parallel, nicht nacheinander („two or three games at the same time“). Und Kulturarbeit braucht keine neuen Formate, sie gehört in die bestehenden Rhythmen integriert. Mein Lieblings-Take: die Zahnfee-Story. In einem globalen Call verliert die Tochter einer Kollegin einen Zahn, das Meeting wird kurz zur Zahnfee, und Wochen später erinnern sich alle an das Meeting samt Inhalten. Ralfs Punkt: Wir brauchen geistige Anker, damit Business-Inhalte hängen bleiben. Sein Closing: Es klingt schwerer als es ist. Positiv rangehen, jeden Tag ein bisschen besser. Vernetze dich: 👨 Dr. Ralf Belusa auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ralfbelusa/ 🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/ Digital Success Operating System: https://digital-success-2.kit.com/58039e8c92

    #90 Der Organisations-Hyperscaler | Wie Unternehmen mit der KI-Welle wachsen statt gegen sie zu kämpfen, mit Dr. Ralf Belusa

  6. Jul 30

    #89 Souveräne KI | Vom POC zum 7×24-Betrieb, mit Stefan Brock, Head of AI Center of Excellence @ HPE Central Europe

    84 % der GPUs stehen in den USA, nur 7 % in Europa. Was bedeutet das, wenn ein Mittelständler einen Rechtsabteilungs-Agenten live nimmt  und der ab 15 Uhr plötzlich US-Recht statt deutsches Recht zitiert? Darüber spreche ich mit Stefan Brock, Head of HPEs neuem AI Center of Excellence für Central Europe. Eine Folge über souveräne KI, das Ende der POC-Spielwiese und den ehrlichen Sprung in den 24/7-Betrieb. Stefan bringt 25+ Jahre Erfahrung mit – ex-CTO, Production Architecture bei Swisscom, IT-Architecture-Lead bei Swissport – und begleitet heute Unternehmen auf dem Weg in eine datenzentrische, agentenfähige Organisation. Wir gehen dorthin, wo es weh tut: dass Agenten heute schon de facto wie virtuelle Mitarbeiter geführt werden müssen – mit Berechtigungsprofilen, Verfügbarkeit, Verantwortung – und dass viele dieser „Mitarbeiter“ nachmittags ab 15 Uhr nicht mehr da sind, wenn die Last aus den USA hochfährt. Im Kern steht das Betriebsmodell. Stefans Bild: DevOps ist eine gute Basis, aber KI verändert sich zur Laufzeit – durch Drift, Bias, Prompt Injection. Wer 100 oder 1000 Agenten produktiv betreiben will, muss jeden Agenten als „Smart Contract“ designen: Bin ich 24/7 verfügbar? Habe ich einen Rollback? Was passiert, wenn der neue Agent 40 Schnittstellen hat und der alte nur 10? Aus seiner CTO-Zeit bringt Stefan das „Telefonnummer-Prinzip“ mit: Wer um 1 Uhr nachts den Agenten reparieren muss, sitzt nicht in der Entwickler-Bubble – er hat 2.000 andere Applikationen auf dem Radar und braucht einen Knopf, nicht einen System-Prompt. Als Daten-Fundament destilliert Stefan drei der zehn Designprinzipien, die er für datenzentrische Organisationen formuliert hat: Data Owner auf der Fachseite (Vorstandsthema, nicht IT), federated Data Hub als Drehscheibe (multi-tenant, multi-cloud) und Publish/Subscribe plus Data Lakehouse für nahe Echtzeit – sonst hat der Supply-Chain-Agent nur die Bestände von vorgestern. Dazu Stefans pointierte Stack-These: Jeder DAX-Konzern baut sich gerade seinen eigenen NVIDIA-Open-Source-Stack nach – Stefan nennt das den Jugend-forscht-Modus. Sein Catena-X-Gedanke: Warum nicht ein gemeinsamer Stack? Plus der Reframe für die Talentlücke: gemischte Teams aus Erfahrenen und Studierenden, junge Leute mit Vorstands-Exposure. Stefans Schlussbotschaft: „Wir sind in der Phase, wo wir Geld verdienen wollen. Alles mit KI muss messbar ROI oder NPS beeinflussen – und 24/7 laufzeitfähig sein. Nicht mehr nur Plattform oder POC. Wertbeitrag.“ Vernetze dich:  🧑 Stefan Brock auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/stefan-brock/ 🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/

    #89 Souveräne KI | Vom POC zum 7×24-Betrieb, mit Stefan Brock, Head of AI Center of Excellence @ HPE Central Europe

  7. Jul 28

    #88 KI als Betriebssystem | Warum Datenqualität und Enablement jetzt entscheidend sind mit Sebastian Emmeluth, Director Integration Services @ DKV Mobility– AV Innovation Circle 2026

    In dieser Folge des Digital Success Podcasts spreche ich mit Sebastian Emmeluth, Director Integration Services bei DKV Mobility, dem größten Anbieter für On-the-Road-Payment in Europa. Sebastian verantwortet den gesamten Datenaustausch der Gruppe: Integrationsplattform, Middleware, API-Management, Partner-Onboarding und Real-time Data Processing. Diese Datenautobahn ist die Voraussetzung dafür, dass KI in einem Konzern überhaupt etwas bewegen kann. Wir starten mit einem Blick auf DKV Mobility: 74.000 Akzeptanzstellen, über 1,1 Mio. Ladepunkte, Mautabwicklung, Telematik, Fraud Prevention und Predictive Maintenance. KI ist hier längst kein Marketingthema mehr, sondern operativer Hebel. Seine zentrale These: AI ist kein Werkzeug, sondern das neue Betriebssystem. Im Bewerbungsgespräch fragt er nicht mehr „Können Sie KI?“, sondern „Was haben Sie letzte Woche gelernt? Was machen gerade Ihre Agenten?“ Wer AI auf den Co-Pilot-Commodity-Modus reduziert, verschenkt das eigentliche Potenzial, nämlich eine neue Schicht in der Wertschöpfung. Wir sprechen über die drei Grundlagen, die sitzen müssen, bevor KI-Projekte wirklich Wirkung entfalten: Datenqualität, Governance und Enablement. Wer Governance als 500-Seiten-Selbstzweck betreibt, baut sich am Ende einen sehr leeren Käfig. Und wer Enablement nur als Pflichttraining für die Everyday-User ausrollt, lässt die eigentlichen Multiplikatoren, die Führungskräfte, außen vor und wundert sich über die Adoption-Rate auf der Folie. Außerdem diskutieren wir die Balance zwischen Quick Wins und Governance, warum die gefühlte Governance meist größer ist als die echte, warum Co-Pilot mehr kann als die meisten Unternehmen je ausgereizt haben und warum CHROs zwingend mit am Vorstandstisch sitzen müssen, Stichwort Junior-Senior-Effekt und Peter-Prinzip. Sebastians Rat an CDOs zum Schluss: Vergesst die Adoption-Folie. Geht zu den größten Skeptikern im Haus, die haben den höchsten Mehrwert. Lebt es vor, sprecht offen über euer eigenes Scheitern und behandelt KI nicht als Alien-Software, sondern als neues Betriebssystem. Vernetze dich: 👨 Sebastian Emmeluth auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sebastian-emmeluth/ 🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/

    #88 KI als Betriebssystem | Warum Datenqualität und Enablement jetzt entscheidend sind mit Sebastian Emmeluth, Director Integration Services @ DKV Mobility– AV Innovation Circle 2026

  8. Jul 23

    #87 KI in der Instandhaltung | Vom Notizbuch zur produktiven Umsetzung, mit Christian Scherer (Schwarz Digits), Zacharias Walker (DB Systel) und Boris Mohr (SAP) | TAC EAM2026

    Diese Folge ist besonders: live aufgenommen auf der TAC EAM 2026 in Berlin, mit drei Perspektiven auf demselben Podium. Christian Scherer (Team Lead Business Consulting TFM, Schwarz Digits), Zacharias Walker (SAP Consultant DB Systel, DSAG-Kernteam KI im EAM) und Boris Mohr (Chief Product Owner S/4HANA Private Cloud & On-Premise EAM, SAP). Anwender, Berater, Hersteller in einer Runde. Boris zum Produkt: SAP liefert Q2-Q4 2026 über 30 Agenten aus, die die komplette Instandhaltungs-Prozesskette abdecken. Wichtige Klarstellung: KI ist nicht gleich LLM. Vieles bleibt klassisches Machine Learning, und die Vermischung ist Fehlerquelle Nummer eins beim Ableiten der eigenen Roadmap. Christian schlägt den Titel-Bogen: der Weg vom Notizbuch zur produktiven Umsetzung startet mit ehrlicher Bestandsaufnahme. Bei Schwarz wurden allein für einen Teil einer Sparte dreistellige Anzahl Cases gesammelt, >90% Prozent kein KI-Case, im 1-stelligen Prozent-Bereich dafür echte Juwelen mit echtem Hebel. Beispiel Priorisierung: Eiscreme-Kühlanlage vs. eine von 50 Büroklimaanlagen, die Ausfallwahrscheinlichkeit und Auswirkung entscheidet . Zacharias legt die Datenschicht drunter: Ohne saubere Datenbasis kein Wertbeitrag. Wenn 30 Prozent aller Fehlercodes „sonstiges" sind, empfiehlt die KI später auch „sonstiges". Sein Weg: Wertbeitrag definieren, Ist-Soll-Gap analysieren, dann Use Case umsetzen. Klassische Einsatzplanung mit Routenoptimierung ist der greifbarste Business-Case. Ausblick: Boris zeichnet die vollautonome Kette (Fehler → Meldung → Screening → Auftrag → Techniker auf Tablet). Vertrauen bleibt der Engpass. Software wird für Agents designt, nicht mehr für Menschen. Mein Take: Schmeißt euren Prozess in Copilot rein und lasst euch die Hebel selbst zeigen J. Vernetze dich: 👨 Christian Scherer auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/christian-scherer-12561364/ 👨 Zacharias Walker auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/zacharias-walker-4528441b2/ 👨 Boris Mohr auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/boris-mohr-25b89926/ 🧑 Heiko Loeffler auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/heiko-loeffler-digitalsuccess/

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